Comment analyser l'impact des réponses (par exemple PSD) sur les performances du produit dans le processus de séchage par atomisation dans JMPJe travaille sur un procédé de séchage par atomisation et j'utilise un capteur CCD avec des réponses D10 , D50 et D90 . Cependant, son profil de dissolution et sa fluidité dépendent de la distribution granulométrique de la poudre ( D10 , D50 et D90 ). Quelle est la meilleure façon d'analyser l'effet des réponses (taille des particules) sur les performances du produit (dissolution et fluidité) étant donné que les valeurs de distribution granulométrique sont générées expérimentalement et sont généralement des valeurs fixes, contrairement à d'autres facteurs générés automatiquement par logiciel ?
Plan d'expériencesObjet : Comment analyser l'impact des réponses (par exemple PSD) sur les performances du produit dans le processus de séchage par atomisation dans JMPil semble que la taille des particules soit une covariable permettant de prédire le taux de dissolution et la fluidité.
Pour chaque unité expérimentale, mesurez-vous la taille des particules, la dissolution et la fluidité ?
Je suppose que vous pourriez d'abord modéliser la taille des particules, puis enregistrer la formule de prédiction. Ensuite, modéliser la dissolution, avec tous les X et la taille des particules, puis enregistrer la formule de prédiction. Ensuite, allez dans Graphique > Profileur, sélectionnez la colonne de formules et visualisez le tout. (Vous devrez peut-être cocher la case pour inclure les intermédiaires.)
Objet : Comment analyser l'impact des réponses (par exemple PSD) sur les performances du produit dans le processus de séchage par atomisation dans JMPBienvenue dans la communauté. Je ne suis pas sûr de ce que vous demandez exactement. Veuillez m'excuser pour ce malentendu potentiel. Il semble que vous ayez effectué des optimisations pour déterminer les facteurs qui influencent la taille des particules. Vous souhaitez maintenant comprendre l'effet de la taille des particules sur les performances du produit (les Y correspondent à la vitesse de dissolution et à la fluidité), donc la taille des particules est un facteur (X) ? Si vous essayez de comprendre la relation de cause à effet, vous pouvez coder des niveaux pour la taille des particules et l'exécuter comme un facteur numérique discret à trois niveaux (vous pouvez également commencer avec un plan à deux niveaux (niveaux en gras) et itérer). Je suppose que vous souhaitez expérimenter d'autres facteurs (par exemple, la chimie de la solution, la température et le bruit, comme les particules d'un lot à l'autre, les conditions ambiantes) ? Vous pouvez également mesurer la taille réelle des particules et la traiter comme une covariable dans une autre expérience.
Objet : Comment analyser l'impact des réponses (par exemple PSD) sur les performances du produit dans le processus de séchage par atomisation dans JMPEn fin de compte, pour quantifier cette relation, vous devez fabriquer un matériau séché par atomisation dont la distribution granulométrique varie suffisamment pour permettre d'observer et de mesurer les différences de fluidité et, in fine, de dissolution. Si l'expérience réalisée a permis d'obtenir ces résultats (variation de la densité de particules selon les essais), vous pouvez alors traiter ce matériau, puis utiliser les mesures de densité de particules pour construire un modèle permettant de prédire la fluidité et la dissolution.
Il peut être judicieux d'examiner les propriétés de la poudre au-delà des valeurs D10, D50 et D90. Par exemple, la compressibilité, la mouillabilité et l'écoulement peuvent être affectés si la distribution granulométrique de la poudre n'est pas unimodale. De plus, l'étendue (D90-D10) ou une autre mesure peut être la plus prédictive de l'écoulement et de la dissolution.
